Action Learning per realizzare progetti di intelligenza artificiale

Potenziare le competenze per l’utilizzo delle tecnologie di intelligenza artificiale e Machine Learning

Nokia in Italia realizza reti d’accesso, gateway, ponti radio e altre tecnologie per le telecomunicazioni, con circa 1300 persone di cui 350 in R&D. In Italia c’è anche l’Hub europeo di Nokia EDU.


Il progetto Innovation Catalyst è stato co-progettato da Cefriel e Nokia (R&D e EDU) per potenziare le competenze per l’utilizzo delle tecnologie di intelligenza artificiale e Machine Learning nella divisione R&D, a partire dai bisogni formativi strategici definiti dal Country Management Team. Il formato adottato è stato l’Action Learning per dare quanto più spazio possibile all’apprendimento on the job attraverso i progetti.

Cliente

Nokia

Telecomunicazioni

Tipologia
Referente

Roberta Morici

LO SCENARIO

Bisogno

Abilitare il team di R&D ad applicare metodologie e modelli di Artificial Intelligence e Machine Learning per l’analisi di dati a supporto del miglioramento e ottimizzazione di processi e prodotti aziendali.

Applicare le conoscenze apprese su progetti concreti tra cui, ad esempio: la predizione della domanda di mercato di trasmissione dati, l’ottimizzazione delle procedure di test di device hardware, la stima della qualità degli apparati, la riduzione dell’effort di troubleshooting e debugging e altri.

 

Soluzione

Un percorso di Action Learning sull’Intelligenza Artificiale composto da moduli base e avanzato che combina 5 diversi format in una modalità originale ed efficace per alternare apprendimento e messa in pratica: studio individuale con corsi elearning di Nokia EDU, flipped classes con i docenti, esercitazioni hands-on con sperimentazioni su basi di dati di prova, attività progettuali con tutoraggio da parte dei docenti, sessioni di presentazione e condivisione dei risultati.

RISULTATI

Impatto

+40 persone coinvolte


Il percorso ha coinvolto oltre 40 persone in 9 gruppi di lavoro che hanno sviluppato 13 progetti, aumentando sia la preparazione tecnica e l’efficienza, che la motivazione e l’engagement dei partecipanti

3 anni di formazione


Il percorso è stato realizzato in più edizioni, sia a livello base (8 mesi) che avanzato (5 mesi), con incontri settimanali online

Data Culture


La formazione realizzata è stata una palestra che ha consentito ai partecipanti di sviluppare una cultura basata sui dati e un mindset data driven per essere in grado di reperire dati di qualità dalle sorgenti corrette ed estrarre valore dai dati

Nuove opportunità di business


Il progetto ha sviluppato maggiore consapevolezza su come le tecnologie di Machine Learning abilitino sia nuove opportunità di business che di miglioramento ed efficientamento dei processi

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